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Trend

개인정보 유출: 내부에서 시작된 작은 틈, 데이터 재앙으로 번지다

저자: Regan Park

November 22, 2024

개인정보 유출의 심각성과 실질적인 피해

디지털 사회에서 개인정보는 개인뿐 아니라 기업에게도 중요한 자산입니다. 그러나 유출될 경우, 이는 조직의 운영과 신뢰에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. IBM의 2024년 데이터 유출 보고서1)에 따르면, 글로벌 평균 데이터 유출 비용은 전년 대비 10% 증가하여 488만 달러에 달했으며, 이는 팬데믹 이후 가장 큰 상승 폭을 기록한 수치입니다. 한국2)에서도 데이터 유출로 인한 평균 비용이 최근 3년간 19% 증가하며 45억 3,600만 원에 이르러, 아시아 지역에서 두 번째로 높은 수치를 기록하고 있습니다. 이러한 유출 사건은 단순히 금전적 비용뿐 아니라 조직의 평판, 고객 신뢰 및 운영 안정성에 부정적 영향을 줄 수 있습니다.


IBM 2024 데이터 유출 보고서 데이터 유출의 글로벌 평균 총 비용

데이터 유출 예방과 대응의 필요성

기업들은 데이터 유출 위험을 줄이기 위해 다양한 보안 솔루션을 도입하고 있지만, 완벽한 대비는 여전히 어려운 과제입니다. 2023년 보고서3)에 따르면, 보안 AI와 자동화를 도입한 조직은 그렇지 않은 조직보다 유출 탐지 및 대응 시간이 평균 108일 짧고, 비용도 176만 달러 절감한 것으로 나타났습니다. 이는 사전 예방 조치와 신속한 대응 체계의 중요성을 강조합니다. 이러한 상황에서 쿼리파이의 Database Access Control(DAC) 솔루션은 기업이 데이터를 사전에 보호하고, 유출 사고 발생 시 신속히 대응할 수 있도록 돕습니다.

쿼리파이를 통한 데이터 유출 사고 대응의 실질적 지원

데이터 유출 사고는 조직이 직면할 수 있는 가장 치명적인 위협 중 하나로, 기업의 평판, 고객 신뢰, 그리고 재정적 안정성을 크게 흔들 수 있습니다. 이를 예방하고 대응하기 위해 쿼리파이의 Database Access Control(DAC)은 체계적인 데이터 접근 관리와 투명한 작업 기록을 통해 강력한 보안 환경을 제공합니다. 데이터 유출 사례를 통해 위반된 보안 컴플라이언스를 분석하고 쿼리파이가 이를 예방하여 기업의 데이터 보호 목표 달성을 지원하는 방법을 살펴보겠습니다.

사례 1: 독일 V사 내부자에 의한 데이터 유출 사건과 GDPR 위반 분석

V사는 내부자의 공격으로 약 200만 명의 고객 데이터가 유출되는 사건4)을 겪었습니다. 유출된 데이터에는 고객 이름, 주소, 성별, 생년월일, 은행 계좌번호, 은행 코드가 포함되었습니다. 유출자는 내부 지식을 활용하여 데이터베이스에 침투하였으며, 사건 이후 V사는 관리자 비밀번호와 인증서를 변경하고, 서버를 초기화하는 조치를 취했습니다. 또한, 피해 고객에게는 서면으로 통지가 이루어졌으며, 피싱 공격 가능성이 경고되었습니다.

GDPR 위반 항목 분석

GDPR(General Data Protection Regulation)5)은 EU에서 제정한 개인정보 보호 법률입니다. 정보주체의 개인정보 보호 권리를 강화하고 EU 내 개인정보의 자유로운 이동을 보장하며, 법적 구속력을 통해 통일된 개인정보 보호 기준을 제공합니다. GDPR은 적법성, 투명성, 목적 제한 등 개인정보 처리 원칙과 정보주체 권리를 명문화해 기업의 책임성을 강조합니다.

무결성 및 기밀성 원칙 위반

GDPR은 적절한 기술적·조직적 조치를 통해 개인정보를 보호할 것을 요구합니다. 그러나 V사는 내부자의 비인가된 접근을 방지하지 못함으로써 보안 조치가 충분하지 않았음을 드러냈습니다.

책임성 원칙 위반

GDPR은 데이터 컨트롤러가 개인정보 보호에 대한 책임을 명확히 해야 한다고 규정합니다. V사는 내부 위협에 대비한 체계적인 접근 관리와 모니터링 시스템을 구축하지 않아 이 원칙을 위반했습니다.

쿼리파이를 통한 예방과 GDPR 준수

V사의 사례에서 드러난 문제점을 해결하기 위해 쿼리파이는 GDPR의 요구 사항과 직접적으로 연계된 솔루션을 제공합니다. 체계적인 데이터 접근 관리를 위해 내부자에게 최소한의 권한만 부여하고, 불필요한 데이터 접근을 차단합니다. 이를 통해 내부자의 악의적인 데이터 유출을 예방하고, 무결성 및 기밀성 원칙을 준수합니다.

또한, 투명한 작업 기록 관리를 위해 SQL 로그와 데이터 접근 이력 기능을 제공하여 모든 데이터 접근과 변경 사항을 투명하게 기록합니다. 이는 비정상적인 접근 시도를 사전에 탐지하고 신속하게 대응할 수 있도록 도와주며, 기업이 개인정보 보호에 대한 책임을 이행하고 있음을 증명하는 근거로 활용됩니다. 이러한 기능은 GDPR의 책임성 원칙 강화에도 기여합니다.

사례 2: 미국 F사의 사용자 정보 유출 사건과 CCPA 위반 분석

F사의 보안 취약점을 악용한 스크래핑으로 인해 약 5억 3,300만 명의 사용자 정보가 유출6)되었습니다. 유출된 데이터에는 전화번호, 이름, 위치, 일부 이메일 주소가 포함되었으며, 이 데이터는 이후 해커 포럼에 공개되었습니다. F사는 해당 취약점을 수정했으나, 유출된 사용자들에게 개별 통지를 하지 않기로 결정했습니다. 이 사건은 전화번호 유출로 인해 사기 및 2단계 인증 악용 가능성을 높였고, 개인정보 보호에 대한 F사의 부적절한 대응 방식에 비판을 불러일으켰습니다.

CCPA 위반 항목 분석

CCPA(California Consumer Privacy Act)7)는 캘리포니아 소비자의 개인정보 보호를 강화하기 위해 제정된 법으로, 데이터 수집 및 사용에 대한 알 권리, 데이터 삭제 요청권, 데이터 판매 거부권(opt-out)을 소비자에게 제공합니다. 또한, 기업은 개인정보 보호를 위한 보안 조치를 마련하고 데이터 유출 발생 시 적시에 통지해야 하며, 이를 위반할 경우 벌금 및 법적 제재를 받을 수 있습니다.

소비자 통지 의무 위반

CCPA는 개인정보 유출 발생 시 소비자에게 유출 사실을 통지할 의무를 규정하고 있습니다. 그러나 F사는 대량의 사용자 데이터가 유출되었음에도 불구하고 사용자에게 개별 통지를 하지 않았습니다. 이는 CCPA가 요구하는 투명성과 소비자 권리 보장에 위배됩니다.

적절한 보호 조치 미비

CCPA는 사업자가 민감 정보를 보호하기 위해 합리적인 조치를 취하고 이를 유지해야 한다고 명시하고 있습니다. F사는 취약점을 악용한 스크래핑을 방지하지 못했으며, 이는 합리적인 보호 조치의 시행 및 유지에 실패한 것으로 간주될 수 있습니다.

쿼리파이를 통한 예방과 CCPA 준수

F사의 사례에서 드러난 문제점을 해결하기 위해 쿼리파이는 CCPA의 요구 사항과 직접적으로 연계된 솔루션을 제공합니다. 데이터 보호 강화를 위해 데이터 내보내기(Export) 시 알림 설정과 승인 절차를 요구하는 기능을 제공합니다. 이를 통해 데이터가 무단으로 유출되는 것을 방지하고, 민감 정보의 유출을 예방하여 적절한 보호 조치를 준수합니다.

또한, 민감 데이터 마스킹 기능을 통해 민감 정보를 암호화하거나 마스킹 처리하여 유출 사고 발생 시 정보가 악용되지 않도록 보호합니다. 이는 개인정보 보호에 대한 기업의 책임 이행을 지원합니다. 쿼리파이의 작업 기록 및 데이터 접근 이력 기능은 유출 사고 발생 시 신속한 원인 분석과 통지 이행에 기여합니다.

사례 3: 일본 L사 개인정보 유출 사건과 PIPL 위반 분석

L사는 사이버 침입으로 인해 44만 명의 개인정보와 8만 6천 건의 비즈니스 파트너 데이터, 5만 1천 건의 직원 기록이 유출8)되었다고 발표했습니다. 유출된 정보에는 나이대, 성별, 이메일 주소 등이 포함되었지만, 대화 내용이나 금융 정보는 포함되지 않았습니다. 공격은 한국의 계열사의 하청업체 직원 컴퓨터에 악성코드가 감염되면서 발생했으며, 공동 인증 시스템이 악용되었습니다. L사는 피해를 최소화하기 위해 외부 접근을 차단하고 일본 통신부에 사고를 보고했으며, 관련 사용자 및 조직에게 통지했습니다.

PIPL 위반 항목 분석

일본 개인정보보호법(PIPL, Personal Information Protection Law)9)은 개인정보의 부정 사용을 방지하고 정보주체의 권리를 보호하기 위해 제정된 법으로, 개인정보 취급 사업자에게 적절한 보안 조치 및 관리 의무를 부과합니다. 데이터 유출 시 정보주체 통지와 감독기관 보고를 의무화하며, 위반 시 민사 벌금 및 형사 처벌이 가능합니다. 이 법은 정보주체의 데이터 주권을 강화하고 기업의 데이터 관리 투명성을 확보하는 데 중점을 둡니다.

저장 시 준수 사항 위반

일본 개인정보보호법(PIPL)은 데이터 저장 시 접근 제어, 사용자 인증, 데이터 암호화 등의 기술적 안전관리 조치를 요구합니다. 그러나 공동 인증 시스템의 악용은 L사의 접근 제어와 사용자 인증 체계가 충분히 강화되지 않았음을 시사합니다.

위탁계약 및 수탁자 관리 감독 의무 위반

PIPL은 개인정보 처리 위탁 시 수탁자의 안전관리 조치 이행 의무를 명시하고, 개인정보 취급 사업자가 수탁자에 대한 관리와 감독을 해야 한다고 규정합니다. L사는 하청업체와의 공동 인증 시스템에서 발생한 보안 취약점으로 대규모 데이터 유출을 겪었으며, 이는 수탁자에 대한 실질적인 감독이 부족했음을 보여줍니다.

쿼리파이를 통한 예방과 PIPL 준수

데이터 베이스 설정에서 IP 및 시간 제한 설정을 통해 외부 네트워크에서의 불필요한 접근을 차단합니다. 이를 통해 하청업체 컴퓨터의 악성코드 감염이 시스템 전체로 확산되는 것을 방지하고, 데이터 유출을 예방하여 PIPL의 저장 시 준수 사항을 준수합니다.

쿼리파이의 실시간 모니터링과 데이터 접근 제어 기능은 위탁 계약 이행 상태를 효과적으로 감독할 수 있는 수단을 제공합니다. 이는 수탁자의 안전관리 조치 이행 여부를 확인하고, PIPL의 위탁계약 및 수탁자 관리 감독 의무를 충족하는 데 도움을 줍니다.

마치며

데이터 유출 사고는 조직이 직면할 수 있는 치명적인 위협 중 하나로, 기업의 평판, 고객 신뢰, 그리고 재정적 안정성을 흔들 수 있습니다. V사, F사, L사의 사례는 내부자 위협, 보안 취약점, 수탁자 관리 부실의 위험성을 보여줍니다. 이러한 위협을 예방하고 대응하기 위해서는 데이터 보호 솔루션이 필요합니다.

쿼리파이의 Database Access Control(DAC)은 데이터 접근 관리와 작업 기록을 통해 보안 환경을 강화합니다. 접근 제어로 내부자에게 최소한의 권한만 부여하고 불필요한 데이터 접근을 차단해 데이터 유출을 예방하며, SQL 로그와 접근 이력을 기록해 비정상적인 시도를 탐지하고 대응할 수 있도록 돕습니다. 또한, 데이터 내보내기 시 알림 설정과 승인 절차, 민감 데이터 마스킹, 정책 기반 접근 제한 등의 기능을 제공합니다. GDPR, CCPA, PIPL 등 주요 개인정보 보호 법률의 요구 사항과 직접적으로 연계된 솔루션을 통해 기업이 데이터 보호 목표를 달성하고 컴플라이언스를 준수할 수 있도록 지원합니다.

쿼리파이는 데이터 보호와 컴플라이언스를 위한 신뢰할 수 있는 파트너입니다. 조직의 보안을 강화하고 미래의 위협에 대비할 수 있도록 함께합니다.

References

  1. https://www.ibm.com/kr-ko/reports/data-breach
  2. https://www.aitimes.kr/news/articleView.html?idxno=29379
  3. https://kr.newsroom.ibm.com/announcements?item=122760
  4. https://www.securityweek.com/attacker-steals-data-2-million-vodafone-germany-customers/
  5. https://privacy.naver.com/global_support?menu=global_support_eu_gdpr_understand
  6. https://www.npr.org/2021/04/09/986005820/after-data-breach-exposes-530-million-facebook-says-it-will-not-notify-users
  7. https://privacy.naver.com/download/NAVER_CCPA_Guideline.pdf
  8. https://www.cpomagazine.com/cyber-security/data-breach-on-the-largest-japanese-messaging-app-line-leaks-440k-records/
  9. https://privacy.naver.com/download/NAVER_JP_privacyguideline.pdf

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